买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京乾图科技有限公司申请的专利图表示学习系统的训练方法、图数据节点分类方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116433922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310218441.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权图表示学习系统的训练方法、图数据节点分类方法及装置是由孙茳;王树徽;赵毅晖;孙隽姝设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本图表示学习系统的训练方法、图数据节点分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种图表示学习系统的训练方法，所述图学习系统包括图卷积网络，其用于根据图数据中的邻接矩阵对目标节点的邻居节点的特征进行聚合以获得目标节点的特征表示，所述方法包括：S1、获取原始图数据信息，所述原始图数据信息包含节点实际特征矩阵、原始邻接矩阵；S2、基于原始邻接矩阵，在度相同的节点之间建立连边以实现对原始图数据信息的增广处理获得附加特征图及其对应的附加特征图邻接矩阵；S3、基于原始图数据信息以及附加特征图邻接矩阵训练图卷积网络至收敛。本发明不需要构建深层结构，规避了构造深层网络可能出现的过平滑、过拟合、过挤压或模型过复杂等问题，且随机化的连边方法则有效地提升了模型的鲁棒性。

本发明授权图表示学习系统的训练方法、图数据节点分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图表示学习系统的训练方法，所述图表示学习系统包括图卷积网络，其用于根据图数据中的邻接矩阵对目标节点的邻居节点的特征进行聚合以获得目标节点的特征表示，其特征在于，所述方法包括： S1、获取原始图数据信息，所述原始图数据信息包含节点实际特征矩阵、原始邻接矩阵； S2、基于原始邻接矩阵，在度相同的节点之间建立连边以实现对原始图数据信息的增广处理获得附加特征图及其对应的附加特征图邻接矩阵；其中，S2包括： S21、基于原始邻接矩阵，在度相同的节点之间建立连边以实现对原始图数据信息的增广处理； S22、基于增广处理后的图数据信息获取其对应的度等邻接矩阵；所述度等邻接矩阵 为： 其中，是原始图数据信息中节点度值的独热编码表示矩阵且，表示 原始图数据信息中的节点数量，为原始图数据信息中节点度的最大值,是的转 置矩阵； S23、对度等邻接矩阵进行稀疏化处理后获得附加特征图邻接矩阵； S3、基于原始图数据信息以及附加特征图邻接矩阵训练图卷积网络至收敛。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京乾图科技有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区西三旗昌临801号10号楼1层10-04；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。